BP分类-反向传播神经网络（Backpropagation Neural Network）

落魄君子2024-12-26 17:28

BP分类-反向传播神经网络（Backpropagation Neural Network）

源代码 （托管在Github）

BP分类的用途介绍

什么是BP神经网络？

BP神经网络，即反向传播神经网络（Backpropagation Neural Network），是一种前馈神经网络，通过反向传播算法训练网络权重。其基本结构包括输入层、一个或多个隐藏层以及输出层。BP算法通过计算输出误差并将误差反向传播到网络中，逐步调整权重，以最小化误差。

BP神经网络的主要用途和应用场景

  1. 模式识别

    • 应用示例：手写数字识别、人脸识别、指纹识别。
    • 解释：通过学习输入特征与类别标签之间的关系，BP神经网络能够准确识别和分类不同的模式和图像。

  2. 图像分类

    • 应用示例：将图像分类为不同类别，如动物、车辆、场景等。
    • 解释：BP神经网络可以处理高维图像数据，通过特征提取和分类，实现对图像的自动分类。

  3. 文本分类

    • 应用示例：垃圾邮件检测、情感分析、新闻分类。
    • 解释：通过将文本数据转换为数值特征（如词频、TF-IDF等），BP神经网络可以学习不同类别之间的区别，实现文本的自动分类。

  4. 医疗诊断

    • 应用示例：基于病人的症状和检测结果，预测疾病类型，如癌症诊断、糖尿病预测。
    • 解释：BP神经网络可以辅助医生进行诊断，通过分析大量医疗数据，提高诊断的准确性和效率。

  5. 金融风险评估

    • 应用示例：信用评分、贷款违约预测、股票价格预测。
    • 解释：通过分析客户的财务数据和交易行为，BP神经网络可以预测客户的信用风险或潜在的金融风险。

  6. 语音识别

    • 应用示例：将语音信号转换为文本、语音命令识别。
    • 解释：BP神经网络能够处理和分类复杂的语音数据，实现准确的语音识别和理解。

  7. 预测分析

    • 应用示例：销售预测、需求预测、天气预报。
    • 解释：通过学习历史数据的模式，BP神经网络可以预测未来趋势，辅助企业和组织做出决策。

  8. 控制系统

    • 应用示例：机器人控制、自动驾驶系统、工业过程控制。
    • 解释：BP神经网络可以实时处理传感器数据，进行动态控制和调整，提升系统的智能化水平。

BP神经网络的优势

  • 自适应性强：能够根据输入数据自动调整权重，适应不同的数据模式。
  • 容错性好：对部分输入或权重的误差具有较强的鲁棒性，不容易受到噪声干扰。
  • 通用性高：适用于多种不同类型的任务，包括分类、回归、预测等。

BP神经网络的局限性

  • 训练时间长：对于大规模数据集，训练时间较长，计算资源消耗大。
  • 容易陷入局部最优：反向传播算法可能会陷入局部最优解，影响最终的模型性能。
  • 对参数敏感：网络结构、学习率、隐藏层神经元数量等参数的选择对模型效果影响较大，需要仔细调参。

总结

BP神经网络作为一种经典的前馈神经网络，因其强大的学习和泛化能力，在各个领域得到了广泛应用。通过适当的数据预处理、网络结构设计和训练参数调整，BP神经网络能够在模式识别、分类、预测等任务中表现出色。然而，随着深度学习的发展，许多更为复杂和高效的神经网络架构（如卷积神经网络、循环神经网络等）在某些应用场景中已逐渐取代了传统的BP神经网络。但在许多实际问题中，BP神经网络依然是一个重要且有效的工具。

带有详细中文注释的Matlab代码

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%% 初始化
clear         % 清除工作区中的所有变量
close all     % 关闭所有打开的图形窗口
clc           % 清除命令窗口的内容
warning off   % 关闭警告信息

%% 导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx'); % 从Excel文件中读取数据，存储在变量res中

%% 分析数据
num_class = length(unique(res(:, end)));  % 计算类别数，假设最后一列为类别标签
num_res = size(res, 1);                   % 计算样本总数，每一行代表一个样本
num_size = 0.7;                           % 设置训练集占数据集的比例为70%
res = res(randperm(num_res), :);          % 随机打乱数据集顺序（提高模型泛化能力）
% 如果不需要打乱数据，可以注释掉上行代码
flag_conusion = 1;                        % 标志位为1，启用混淆矩阵绘制（要求Matlab 2018及以上版本）

%% 设置变量存储数据
P_train = [];  % 初始化训练集输入特征
P_test = [];   % 初始化测试集输入特征
T_train = [];  % 初始化训练集目标输出
T_test = [];   % 初始化测试集目标输出

%% 划分数据集
for i = 1 : num_class
    mid_res = res((res(:, end) == i), :);           % 提取当前类别的所有样本
    mid_size = size(mid_res, 1);                    % 当前类别的样本数量
    mid_tiran = round(num_size * mid_size);         % 计算当前类别的训练样本数量（四舍五入）
    
    % 将当前类别的训练样本添加到训练集
    P_train = [P_train; mid_res(1: mid_tiran, 1: end - 1)];       % 训练集输入特征（除最后一列）
    T_train = [T_train; mid_res(1: mid_tiran, end)];              % 训练集目标输出（最后一列）
    
    % 将当前类别的测试样本添加到测试集
    P_test  = [P_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, 1: end - 1)];  % 测试集输入特征
    T_test  = [T_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, end)];         % 测试集目标输出
end

%% 数据转置
P_train = P_train'; % 转置训练集输入特征，使每列代表一个样本
P_test = P_test';   % 转置测试集输入特征
T_train = T_train'; % 转置训练集目标输出
T_test = T_test';   % 转置测试集目标输出

%% 得到训练集和测试样本个数
M = size(P_train, 2); % 训练集样本数量
N = size(P_test , 2); % 测试集样本数量

%% 数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);               % 将训练集输入特征归一化到[0,1]范围
p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);               % 使用相同的归一化参数处理测试集输入特征
t_train = ind2vec(T_train);                                   % 将训练集目标输出转换为向量（独热编码）
t_test  = ind2vec(T_test );                                   % 将测试集目标输出转换为向量（独热编码）

%% 建立模型
net = newff(p_train, t_train, 6);                            % 创建一个前馈神经网络，隐藏层包含6个神经元

%% 设置训练参数
net.trainParam.epochs = 1000;   % 设置最大训练迭代次数为1000次
net.trainParam.goal = 1e-6;     % 设置训练目标误差为1e-6
net.trainParam.lr = 0.01;       % 设置学习率为0.01

%% 训练网络
net = train(net, p_train, t_train); % 使用训练集数据训练神经网络，优化网络权重

%% 仿真测试
t_sim1 = sim(net, p_train); % 使用训练好的网络对训练集进行仿真测试，得到预测输出
t_sim2 = sim(net, p_test ); % 使用训练好的网络对测试集进行仿真测试，得到预测输出

%% 数据反归一化
T_sim1 = vec2ind(t_sim1); % 将训练集预测输出的向量转换回类别索引
T_sim2 = vec2ind(t_sim2); % 将测试集预测输出的向量转换回类别索引

%% 数据排序
[T_train_sorted, index_1] = sort(T_train); % 对训练集真实标签进行排序，并获取排序索引
[T_test_sorted , index_2] = sort(T_test ); % 对测试集真实标签进行排序，并获取排序索引

T_sim1_sorted = T_sim1(index_1); % 根据排序索引重新排列训练集预测结果
T_sim2_sorted = T_sim2(index_2); % 根据排序索引重新排列测试集预测结果

%% 性能评价
error1 = sum((T_sim1_sorted == T_train_sorted)) / M * 100 ; % 计算训练集准确率
error2 = sum((T_sim2_sorted == T_test_sorted )) / N * 100 ; % 计算测试集准确率

%% 绘图
figure
plot(1: M, T_train_sorted, 'r-*', 1: M, T_sim1_sorted, 'b-o', 'LineWidth', 1) % 绘制训练集真实值与预测值对比图
legend('真实值', '预测值') % 添加图例
xlabel('预测样本')       % 设置X轴标签
ylabel('预测结果')       % 设置Y轴标签
title(['训练集预测结果对比：准确率=' num2str(error1) '%']) % 设置图形标题，显示准确率
grid on % 显示网格

figure
plot(1: N, T_test_sorted, 'r-*', 1: N, T_sim2_sorted, 'b-o', 'LineWidth', 1) % 绘制测试集真实值与预测值对比图
legend('真实值', '预测值') % 添加图例
xlabel('预测样本')       % 设置X轴标签
ylabel('预测结果')       % 设置Y轴标签
title(['测试集预测结果对比：准确率=' num2str(error2) '%']) % 设置图形标题，显示准确率
grid on % 显示网格

%% 混淆矩阵
if flag_conusion == 1
    figure
    cm_train = confusionchart(T_train_sorted, T_sim1_sorted); % 绘制训练集混淆矩阵
    cm_train.Title = '训练集混淆矩阵';
    cm_train.ColumnSummary = 'column-normalized'; % 列归一化显示
    cm_train.RowSummary = 'row-normalized';       % 行归一化显示
        
    figure
    cm_test = confusionchart(T_test_sorted, T_sim2_sorted);   % 绘制测试集混淆矩阵
    cm_test.Title = '测试集混淆矩阵';
    cm_test.ColumnSummary = 'column-normalized'; % 列归一化显示
    cm_test.RowSummary = 'row-normalized';       % 行归一化显示
end

代码详细说明与注释

1. 初始化部分
matlab 复制代码 
clear
close all
clc
warning off
  • 功能 ：清理工作环境，确保代码在干净的环境中运行。
    • clear：清除所有变量，释放内存。
    • close all：关闭所有打开的图形窗口。
    • clc：清空命令窗口内容。
    • warning off：关闭所有警告信息，避免干扰输出。
2. 导入数据
matlab 复制代码 
res = xlsread('数据集.xlsx');
  • 功能 ：从Excel文件中读取数据。
    • 假设数据集位于"数据集.xlsx"文件中，每一行代表一个样本，最后一列为类别标签。
3. 分析数据
matlab 复制代码 
num_class = length(unique(res(:, end)));
num_res = size(res, 1);
num_size = 0.7;
res = res(randperm(num_res), :);
flag_conusion = 1;
  • 功能 ：
    • 计算类别数（num_class），即数据集中不同类别的数量。
    • 计算样本总数（num_res）。
    • 设置训练集比例为70%（num_size）。
    • 随机打乱数据集顺序，增加模型的泛化能力。
    • 设置标志位flag_conusion为1，表示启用混淆矩阵绘制。
4. 设置变量存储数据
matlab 复制代码 
P_train = []; P_test = [];
T_train = []; T_test = [];
  • 功能 ：初始化训练集和测试集的输入特征（P_train、P_test）及目标输出（T_train、T_test）。
5. 划分数据集
matlab 复制代码 
for i = 1 : num_class
    mid_res = res((res(:, end) == i), :);
    mid_size = size(mid_res, 1);
    mid_tiran = round(num_size * mid_size);
    
    P_train = [P_train; mid_res(1: mid_tiran, 1: end - 1)];
    T_train = [T_train; mid_res(1: mid_tiran, end)];
    
    P_test  = [P_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, 1: end - 1)];
    T_test  = [T_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, end)];
end
  • 功能 ：
    • 按类别循环，将每个类别的数据按比例划分为训练集和测试集。
    • 训练集输入特征和目标输出分别存储在P_train和T_train中。
    • 测试集输入特征和目标输出分别存储在P_test和T_test中。
6. 数据转置
matlab 复制代码 
P_train = P_train';
P_test = P_test';
T_train = T_train';
T_test = T_test';
  • 功能：将数据转置，使每列代表一个样本，符合Matlab神经网络工具箱的输入要求。
7. 得到训练集和测试样本个数
matlab 复制代码 
M = size(P_train, 2);
N = size(P_test , 2);
  • 功能 ：获取训练集（M）和测试集（N）的样本数量。
8. 数据归一化
matlab 复制代码 
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);

t_train = ind2vec(T_train);
t_test  = ind2vec(T_test );
  • 功能 ：
    • 使用mapminmax函数将输入特征归一化到[0,1]范围，提升训练效果。
    • 使用相同的归一化参数处理测试集输入特征。
    • 将类别标签转换为独热编码（One-Hot Encoding），适用于分类任务。
9. 建立模型
matlab 复制代码 
net = newff(p_train, t_train, 6);
  • 功能 ：创建一个前馈神经网络（Feedforward Neural Network）。
    • 输入参数：
      • p_train：训练集输入特征。
      • t_train：训练集目标输出。
      • 6：隐藏层神经元数量，此处设置为6个神经元。
10. 设置训练参数
matlab 复制代码 
net.trainParam.epochs = 1000;
net.trainParam.goal = 1e-6;
net.trainParam.lr = 0.01;
  • 功能 ：
    • 设置最大训练迭代次数为1000次（epochs）。
    • 设置目标训练误差为1e-6（goal）。
    • 设置学习率为0.01（lr）。
11. 训练网络
matlab 复制代码 
net = train(net, p_train, t_train);
  • 功能：使用训练集数据训练神经网络，优化网络权重。
12. 仿真测试
matlab 复制代码 
t_sim1 = sim(net, p_train);
t_sim2 = sim(net, p_test );
  • 功能 ：
    • 使用训练好的网络对训练集进行仿真测试，得到预测输出T_sim1。
    • 使用训练好的网络对测试集进行仿真测试，得到预测输出T_sim2。
13. 数据反归一化
matlab 复制代码 
T_sim1 = vec2ind(t_sim1);
T_sim2 = vec2ind(t_sim2);
  • 功能：将预测输出的独热编码转换回类别索引。
14. 数据排序
matlab 复制代码 
[T_train_sorted, index_1] = sort(T_train);
[T_test_sorted , index_2] = sort(T_test );

T_sim1_sorted = T_sim1(index_1);
T_sim2_sorted = T_sim2(index_2);
  • 功能 ：
    • 对真实标签进行排序，并根据排序索引重新排列预测结果，便于后续比较和绘图。
15. 性能评价
matlab 复制代码 
error1 = sum((T_sim1_sorted == T_train_sorted)) / M * 100 ;
error2 = sum((T_sim2_sorted == T_test_sorted )) / N * 100 ;
  • 功能 ：
    • 计算训练集和测试集的分类准确率（百分比）。
    • error1：训练集准确率。
    • error2：测试集准确率。
16. 绘图
matlab 复制代码 
figure
plot(1: M, T_train_sorted, 'r-*', 1: M, T_sim1_sorted, 'b-o', 'LineWidth', 1)
legend('真实值', '预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
title(['训练集预测结果对比：准确率=' num2str(error1) '%'])
grid on

figure
plot(1: N, T_test_sorted, 'r-*', 1: N, T_sim2_sorted, 'b-o', 'LineWidth', 1)
legend('真实值', '预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
title(['测试集预测结果对比：准确率=' num2str(error2) '%'])
grid on
  • 功能 ：
    • 绘制训练集和测试集的真实值与预测值对比图，直观展示分类效果。
    • 在图形标题中显示分类准确率。
    • legend：添加图例，区分真实值和预测值。
    • xlabel、ylabel：设置X轴和Y轴标签。
    • title：设置图形标题，显示准确率。
    • grid on：显示网格，便于观察数据趋势。
17. 混淆矩阵
matlab 复制代码 
figure
cm = confusionchart(T_train, T_sim1);
cm.Title = 'Confusion Matrix for Train Data';
cm.ColumnSummary = 'column-normalized';
cm.RowSummary = 'row-normalized';
    
figure
cm = confusionchart(T_test, T_sim2);
cm.Title = 'Confusion Matrix for Test Data';
cm.ColumnSummary = 'column-normalized';
cm.RowSummary = 'row-normalized';
  • 功能 ：
    • 绘制训练集和测试集的混淆矩阵。
    • 混淆矩阵有助于评估分类器在不同类别上的表现，特别是对不平衡数据集的分类效果。
    • confusionchart：创建混淆矩阵图表，显示真实类别与预测类别之间的关系。
    • ColumnSummary、RowSummary：设置混淆矩阵的列和行的归一化显示，便于比较分类器在不同类别上的表现。

总结

通过上述代码，您可以使用Matlab实现一个BP神经网络模型，用于分类任务。详细的中文注释帮助您理解每一步的具体操作和实现逻辑。同时，BP神经网络在多个领域有广泛的应用，包括模式识别、图像和文本分类、医疗诊断、金融风险评估以及语音识别等。根据具体需求，您可以调整网络结构、训练参数和数据预处理方法，以适应不同的应用场景。

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